最近花姐发现有诸多的小伙伴们对于Nvidia RAPIDS库通过GPU加速的分析和机器学习来增强AI个问题都颇为感兴趣的,大家也都想要及时了解到Nvidia RAPIDS库通过GPU加速的分析和机器学习来增强AI相关信息,那么花姐今天就来为大家梳理下具体的关于这个问题的一些消息吧。
在德国慕尼黑举行的GPU技术会议上,高性能GPU和人工智能领域的领导者Nvidia宣布推出了一套新的开源RAPIDS库,用于GPU加速的分析和机器学习,这又迈出了一步。
这次Nvidia不会宣布用于深度学习的新GPU平台或新的专有SDK,而是用于GPU加速的分析和机器学习的一组新的开源库。绰号为RAPIDS的新库将提供类似于Scikit Learn和Pandas的Python接口,但将利用该公司的CUDA平台在一个或多个GPU上加速。
Nvidia首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)周二通过电话通知了几位技术记者。据称,使用RAPIDS而非纯CPU实施,Nvidia的培训时间缩短了50倍。尽管未明确讨论CPU的硬件配置,但在Nvidia DGX-2系统中使用XGBoost ML算法的情况下已测量了该速度。
RAPIDS显然包括Apache Arrow内存列数据技术,并且旨在在Apache Spark上运行。在这种情况下,该公司已从Databricks购买了将RAPIDS集成到其自己的分析和IA平台中的软件。
但是,Databricks并不是RAPIDS平台背后的唯一大牌。IBM,Hewlett Packard Enterprise和Oracle等技术巨头也在行动。
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